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某種程度上，推薦技術(shù)的高度多樣性在于一些實(shí)現(xiàn)推薦時遇到的挑戰(zhàn)，如客戶評分的稀疏性，計算的可擴(kuò)展性，以及缺乏新物品和客戶的信息。顯然，我們無法在本節(jié)中綜述哪怕一下部分方法和算法，而且在此處探討這些也沒有太多的意義，因?yàn)檫@樣的綜述俯拾皆是。相反我們將關(guān)注于驅(qū)動設(shè)計推薦系統(tǒng)的目標(biāo)和效用函數(shù)，而基本上忽略這一問題的算法和技術(shù)側(cè)的細(xì)節(jié)。從計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的觀點(diǎn)來看，推薦系統(tǒng)問題與電商和全渠道商業(yè)在很多零售領(lǐng)域的興起帶來銷售品類的擴(kuò)張是緊密相關(guān)。大的平類增加了很多非**產(chǎn)品，每一個產(chǎn)品的銷售量和貢獻(xiàn)的收入都是很少的，但是這個“長尾”的總體貢獻(xiàn)是非常的。傳統(tǒng)推薦技術(shù)如推廣**的商品不能有效利用非**商品的潛力，這就需要更巧妙的推薦方法在數(shù)百萬他或者她從未探索過的產(chǎn)品中對其進(jìn)行引導(dǎo)。帕累托數(shù)據(jù)挖掘是什么基于線性回歸與歸因引擎探索原因并預(yù)測未知。
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該問題典型的應(yīng)用有推薦系統(tǒng)， 個性化搜索結(jié)果， 和定向廣告。 此外還有一些其他重要的應(yīng)用： 廠商贊助折扣可以歸為這類問題，因?yàn)榱闶凵虒畹某杀静魂P(guān)心（由廠商覆蓋這部分成本）, 他們關(guān)心有效的定向。廠商贊助的活動被的應(yīng)用在很多零售細(xì)分領(lǐng)域，如雜貨店或者百貨商店，因?yàn)檫@些廠商市場份額的提升有很重的依賴。交叉銷售的營銷能也夠從推薦模型中獲益，因?yàn)橐恍┩扑]技術(shù)能夠揭示出客戶畫像中的隱含維度，如生活方式。這些能力對于跨類之間的推薦是特別有用的，可以基于客戶服飾方面的消費(fèi)行為向客戶推薦家居或者廚具。推薦系統(tǒng)可以將用戶的購買和瀏覽歷史概括為心心理學(xué)畫像，因此乏味的著裝品味或者運(yùn)動型的生活方式能夠量化測量。同樣的技術(shù)也可以根據(jù)競爭者銷售產(chǎn)品的來對競爭者畫像，就像根據(jù)客戶購買來對客戶畫像?；赗FM客戶價值分析器，衡量客戶價值和客戶創(chuàng)造利益的能力。北京數(shù)據(jù)挖掘的工具
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從古至今，行業(yè)服務(wù)型發(fā)展的過程、進(jìn)步的過程，從本質(zhì)上來講，都是技術(shù)更新迭代的一個過程。新的技術(shù)，注定會替代舊的技術(shù)，從而產(chǎn)生出超出預(yù)想的發(fā)展動能，促進(jìn)社會的發(fā)展。而技術(shù)的發(fā)展，也是多元化的。目前，不少行業(yè)中低端企業(yè)依托于服務(wù)型飛速發(fā)展，不但確定了自身在市場的優(yōu)勢地位，還借助行業(yè)變革的動力，利用無數(shù)小技術(shù)的發(fā)展，成為該行業(yè)中的拔尖企業(yè)。暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案行業(yè)的基本功能是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品從生產(chǎn)商向消費(fèi)者的轉(zhuǎn)移過程。近年來，隨著3C產(chǎn)品的高速發(fā)展，市場日漸成熟，產(chǎn)品種類和規(guī)模不斷擴(kuò)大，分銷行業(yè)呈現(xiàn)多元化、縱深化的發(fā)展趨勢，但也伴隨著著制造商和分銷商渠道矛盾不斷等問題。目前我國的銷售市場已經(jīng)呈現(xiàn)扁平化的特點(diǎn)，伴隨著日益激烈的市場競爭，扁平化的分銷趨勢在行業(yè)的未來發(fā)展過程中亦將愈發(fā)明顯。銷售的扁平化將使零售終端位置突出，但也會帶來管理的困難和成本的增加。北京數(shù)據(jù)挖掘大牛
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